xwMOOC 기계학습
장바구니 데이터 분석
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Tidyverse Korea2018-12-13
1 장바구니 분석
카트에 담는 장바구니(Market Basket) 데이터를 이해하고, 기초적인 장바구니 데이터 분석방법을 학습한다. 아래 동영상을 참조한다.
연관규칙(association rule)이란 특정 항목 집합이 발생하였을 때 또 다른 항목 집합이 발생하는 규칙을 의미하고, 연관규칙분석(association rule analysis)은 원본 데이터에서 대상들의 연관된 규칙을 찾는 방향이 없는 데이터 과학 기법으로 기존 데이터 마이닝(data mining) 용어가 일반적으로 사용되었을 때 많이 자주 활용된 기법이다. 마케팅에서 장바구니(cart)에 들어있는 품목 간의 관계를 탐색하기 위해 많이 사용된 기법으로 장바구니 분석(Market basket analysis)를 통해 팩키지 상품 발굴, 효과적인 매장진열, 교차판매(cross-selling) 전략 수립등에 활용될 수 있다.
R - Association Rules - Market Basket Analysis
| 장바구니 분석 1부 | 장바구니분석 2부 |
|---|---|
2 장바구니 데이터 1
장바구니 분석을 위해서 데이터는 크게 두가지 형태 크게 나뉜다. 데이터 형태(wide 형태, long 형태)에 관계없이 장바구니에 담긴 데이터를 행렬로 나타내면 성긴(sparse) 행렬이 되기 때문에 이를 효율적으로 압축한 형태인 transactions 자료형으로 바꿔야 된다.
장바구니 분석용 데이터로 가장 유명한 것 중 하나가 Groceries 데이터다. 2
Groceries 데이터를 열어보면 이는 wide형태를 취한 것으로 알 수 있다. 이와 반대로 long 형태 데이터도 있는데 이를 각각 transactions 자료형으로 바꿔 후속 분석작업을 수행해 나간다.
2.1 데이터프레임 → 장바구니 데이터 - wide 3
일반적인 CSV 파일을 장바구니 데이터 분석을 위해서 자료구조를 먼저 맞춰야만 된다. 장바구니 데이터는 고객별로 혹은 고객이 중복구매를 하지 않는다면 날짜별로 구매한 생필품이 장바구니(카트)에 담기 텍스트 형태로 원자료가 구성된다.
cart_txt <- read_lines("data/groceries.csv")
cart_txt %>%
tbl_df() %>%
rename(items=value) %>%
sample_n(10) %>%
DT::datatable()장바구니 데이터는 마트에서 카드에 담긴 물품을 생각하면 쉽다. 각 고객마다 마트에서 장바구니 카드를 밀게 되거나, 인터넷에서 주문을 할 때 가상의 장바구니에 담게 된다. 담겨진 물건은 물품마다 고유 제품번호가 부여되어 있고, 해당 제품에 대한 라벨이 함께 붙어 있다. 고유 제품번호는 컴퓨터 전산처리를 위해 부여된 것이고, 해당 제품에 대한 라벨은 사람이 제품을 이해하기 위해 부여된 것이다.
cart_df <- cart_txt %>% tbl_df %>%
rename(items=value) %>%
mutate(transaction_id = paste0("trans_", row_number())) %>%
select(transaction_id, items)
cart_df %>%
sample_n(100) %>%
DT::datatable()arules 팩키지에 소속된 read.transactions 함수를 사용해서 장바구니 데이터를 연관분석을 위한 자료형으로 불러 읽어온다. 즉, 데이터가 이미 basket에 담긴 형태로 된 경우 구분자를 지정하여 바로 불러 읽어온다.
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## 01. 장바구니 분석 데이터 가져오기
##======================================================================================
cart <- read.transactions("data/groceries.csv", format = "basket", sep=",")
head(cart)transactions in sparse format with
6 transactions (rows) and
169 items (columns)library(datasets)
data(Groceries)
# 데이터가 동일한지 확인
# G <- inspect(Groceries)
# C <- inspect(cart)
# identical(G, C)library(datasets) 팩키지에 Groceries 데이터가 기본으로 포함되어 있어, 이를 바로 활용해도 좋다.
2.2 데이터프레임 → 장바구니 데이터 - long
혹은 데이터가 이와는 달리 다음과 같은 형태로 긴(long) 텍스트 데이터 형태로 구성되는 경우도 있다. How to prep transaction data into basket for arules에 나와있는 데이터가 좋은 형태가 된다.
데이터가 아래와 같이 긴(long)형태로 되어 있는 경우,
거래ID(transaction ID)는 “order”, 아이템명은 “part_desc”로 지정한다. 이를 image() 함수로 시각화하고 이를 다시 inspect() 함수로 제대로 되었는지 확인한다. 두가지 작업 흐름이 있지만 데이터프레임을 .csv 파일로 떨어뜨리고 이를 read.transactions() 함수로 불러오는 경우를 살펴본다. 하지만, 한글로 된 경우 가능하면 split() 함수를 사용하는 것이 직접 한글문자가 들어있는 .csv 파일을 불러 읽어들이는 것보다 문자가 깨지는 문제를 겪게되지 않을 가능성이 크다.
2.2.1 csv 파일로 떨어 뜨려 읽어오는 경우
데이터프레임으로 거래 장바구니 데이터를 불러온 후에 read.transactions() 함수를 사용해서 즉접 transactions 객체로 전환시켜서 후속 연관분석용 데이터를 준비한다.
order_df <- tribble(
~"order", ~"part", ~"part_desc",
1, "A", "PartA",
1, "B", "PartB",
1, "G", "PartG",
2, "R", "PartR",
3, "A", "PartA",
3, "B", "PartB",
4, "E", "PartE",
5, "Y", "PartY",
6, "A", "PartA",
6, "B", "PartB",
6, "F", "PartF",
6, "V", "PartV"
)
order_df %>% write_csv("data/order_df.csv", col_names = TRUE)
order_tr <- read.transactions("data/order_df.csv",
format = "single",
sep = ",",
cols = c("order","part_desc"))
image(order_tr)
items transactionID
[1] {PartA,PartB,PartG} 1
[2] {PartR} 2
[3] {PartA,PartB} 3
[4] {PartE} 4
[5] {PartY} 5
[6] {PartA,PartB,PartF,PartV} 6 2.2.2 split() 함수로 읽어오는 경우
한글이 들어있는 경우 깨지는 경우가 있기 때문에 이를 방비하기 위해서 split()함수로 장바구니로 나누고 이를 as() 함수로 transactions 객체로 변환시킨다. read.transactions() 함수 대신에 split()을 사용하는 이유는 윈도우에서 한글이 깨져 후속 연관분석에서 원하는 결과를 얻지 못하기 때문이다. 이것이 유일한 이유다.
order_split <- split(order_df$part_desc, order_df$order)
order_split_tr <- as(order_split, "transactions")
image(order_split_tr)
items transactionID
[1] {PartA,PartB,PartG} 1
[2] {PartR} 2
[3] {PartA,PartB} 3
[4] {PartE} 4
[5] {PartY} 5
[6] {PartA,PartB,PartF,PartV} 6 2.3 장바구니 데이터 분석 환경설정
가장 먼저 장바구니 데이터 분석을 위한 환경을 설정한다. 연관규칙 추출을 위한 arules, 추출된 연관규칙 시각화를 위한 arulesViz 팩키지가 기본적으로 필요하다. 여기에 wordcloud 팩키지를 사용해서 사용된 장바구니에 가장 많이 든 물품이 무엇인지 텍스트 마이닝에 많이 사용되는 시각화도구도 활용한다.
##======================================================================================
## 00. 장바구니 분석 환경 설정
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# arules, arulesViz, wordcloud 팩키지 설치
# install.packages("arules")
# install.packages("arulesViz")
# install.packages("wordcloud")
library(arules)
library(arulesViz)
library(wordcloud)
library(tidyverse)왜 연관분석인가?
연관분석은 “Association Rules”을 번역한 것으로 결국 “If…, then … 만약 … 라면, … 가 될 것이다” 라는 연관성이 결과로 도출된다. 연관분석은 다음과 같이 실행에 옮길 수 있는 규칙이 도출된다는 면에서 실무자의 많은 관심을 끌고 있다.
- 제품추천: A,B,C 제품을 구매한 다음에 다음에 구매 가능성이 높은 제품 추천.
- 콘텐츠 최적화: 잡지 웹사이트, 블로그 콘텐츠 추천, 웹페이지 개인화
- 의료진단: 자세한 사항 논문 참조, Implementation of Apriori Algorithm in Health Care Sector: A Survey
- 교차마케팅, 우편-주문 캠페인 프로모션에 적용
3 연관분석에 사용되는 핵심 개념
연관분석결과 산출물에 인용되는 주요 용어에 대해 이해하고 넘어가야 된다.
- 지지도(Support) : 확률 \(Support(A) = P(A)\), 하나 이상의 빈발 제품 집합 식별에 활용됨, 물품 두개로 확장하게 되면 \(S(X \rightarrow Y) = \frac{n(X \cap Y )}{N}\)로 표현되며 전체 물품(\(N\)) 중에서 \(X, Y\)가 모두 출현하는 횟수로 둘을 나누면 산출된다.
- 신뢰도(Confidence) : 조건부 확률 \(Confidence(A \rightarrow B) = \frac{P(A,B)}{P(A)}\), 제품 집합 간의 연관성 강도를 측정하는데 활용됨. 즉, \(C(X \rightarrow Y) = \frac{n(X \cap Y )}{n(X)}\)로 \(X\)가 포함된 거래중에서 \(X, Y\)가 모두 모함된 장바구니를 의미한다.
- 향상도(Lift) : \(lift(A \rightarrow B) = \frac{P(A,B)}{P(A) \dot P(B)}\) 도출된 연관규칙의 효용성을 측정하는데 활용됨. 향상도는 \(lift = \frac{\text{신뢰도}}{\text{지지도}}\)로 계산되고 1이면 서로 독립으로 관련이 없는 것으로 판정하고 1보다 크거나 작으면 관련이 있는 것으로 파악한다.
생성 가능한 모든 규칙을 생성하고, 지지도, 신뢰도, 향상도를 판단기준으로 놓고 가장 최선의 규칙을 선택하면 되지만, 현실적으로 제품개수가 증가하게 되면 컴퓨터 연산시간이 이를 감당하지 못한다. 대안으로 가장 빈발하는 제품집합만을 기준으로 삼아 연관규칙을 생성해 나간다.
“Support of an item set never exceeds the support of its subsets, which is known as anti-monotoneproperty of support.” 즉, 지지도 특성 중에 제품 집합 지지도는 절대로 하위집합 지지도를 넘어서지 못하는 특징이 있다. 이를 활용하여 빈발집합을 우선 고려하고, 지지도와 최소지지도를 모수로 적당한 값 예를 들어, 기준 지지도 30%, 기준 신뢰도 70%로 설정하여 연관규칙 도출에 필요한 연산시간을 급격히 줄인다. 지지도(support)는 좋은 규칙(빈도가 많은, 구성비가 높은)을 찾거나, 불필요한 연산을 줄일 때(pruning, 가지치기)의 기준으로 사용하고, 신뢰도(confidence)가 높을 수록 유용한 규칙일 가능성 높다고 본다. 통계전문가나 기계학습 전문가의 경우 신뢰도(confidence)와 향상도(lift)가 높은 연관규칙을 선호하는 경향이 있는 반면, 매출과 이익을 책임져야 하는 현업의 실무 담당자의 경우는 지지도(Support)가 높아서 전체 거래 건수 중에서 해당 연관규칙이 포함된 거래건수가 많아야 높은 매출 증가를 기대할 수 있기 때문에 지지도를 중요한 지표로 여긴다.
Apriori 알고리즘이 대표적인 연관규칙 도출 알고리즘이고, apriori() 함수 기본디폴트 설정값은 다음과 같다.
| 매개변수 | 기본디폴트 설정값 | 의미 |
|---|---|---|
support |
0.1 | 연관규칙 최소 지지도 |
confidence |
0.8 | 연관규칙의 최소 신뢰도 |
minlen |
1 | 연관 규칙에 포함되는 최소 물품 수 |
maxlen |
10 | 연관규칙에 포함되는 최대 물품 수 |
smax |
1 | 연관규칙의 최대 지지도 |
4 장바구니 기술통계 분석
장바구니 데이터를 R 로 불러왔고, 이에 대해 본격적으로 연관규칙 도출을 위한 Apriori 알고리즘을 적용하기 위한 기술통계 분석을 수행한다.
summary(cart)를 통해 itemMatrix에 대한 정보가 제일 처음 나오고, 가장 빈발하는 제품(most frequent items), 제품집합에 대한 정보가 순차적으로 출력된다.
itemMatrix 에서 장바구니 분석에 행렬이 성긴 행렬(Sparse Matrix)로 \(9835 \times 169\) 크기를 갖는데 밀도가 0.02609146에 불과하다. 즉, \(9835 * 169 * 0.02609146 = 43,367\) 개 제품만이 장바구니 분석에 포함되어 있다.
##======================================================================================
## 02. 장바구니 기술통계 분석
##======================================================================================
summary(cart)transactions as itemMatrix in sparse format with
9835 rows (elements/itemsets/transactions) and
169 columns (items) and a density of 0.02609146
most frequent items:
whole milk other vegetables rolls/buns soda
2513 1903 1809 1715
yogurt (Other)
1372 34055
element (itemset/transaction) length distribution:
sizes
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
2159 1643 1299 1005 855 645 545 438 350 246 182 117 78 77 55
16 17 18 19 20 21 22 23 24 26 27 28 29 32
46 29 14 14 9 11 4 6 1 1 1 1 3 1
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.000 2.000 3.000 4.409 6.000 32.000
includes extended item information - examples:
labels
1 abrasive cleaner
2 artif. sweetener
3 baby cosmetics
5 연관규칙 도출
apriori 함수에 지지도 0.001, 신뢰도 0.8 값을 설정하고 연관규칙을 도출한다. 410개 규칙 중 도출된 연관규칙 중 상위 5개만 뽑아 출력한다.
##======================================================================================
## 03. Apriori 알고리즘: 연관규칙 도출
##======================================================================================
# 연관규칙 도출
rules <- apriori(cart, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.8))Apriori
Parameter specification:
confidence minval smax arem aval originalSupport maxtime support minlen
0.8 0.1 1 none FALSE TRUE 5 0.001 1
maxlen target ext
10 rules FALSE
Algorithmic control:
filter tree heap memopt load sort verbose
0.1 TRUE TRUE FALSE TRUE 2 TRUE
Absolute minimum support count: 9
set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[169 item(s), 9835 transaction(s)] done [0.00s].
sorting and recoding items ... [157 item(s)] done [0.00s].
creating transaction tree ... done [0.00s].
checking subsets of size 1 2 3 4 5 6 done [0.01s].
writing ... [410 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object ... done [0.00s].set of 410 rules lhs rhs support confidence lift
[1] {liquor,red/blush wine} => {bottled beer} 0.0019 0.90 11.2
[2] {cereals,curd} => {whole milk} 0.0010 0.91 3.6
[3] {cereals,yogurt} => {whole milk} 0.0017 0.81 3.2
[4] {butter,jam} => {whole milk} 0.0010 0.83 3.3
[5] {bottled beer,soups} => {whole milk} 0.0011 0.92 3.6
count
[1] 19
[2] 10
[3] 17
[4] 10
[5] 11 5.1 유의미한 연관규칙 탐색
연관규칙이 너무 많이 도출되기 때문에 이중에서 가장 유의미한 규칙을 뽑아낼 필요가 있다. 이런 경우 신뢰도(Confidence) 혹은 향상도(Lift) 를 기준으로 내림차순 정렬하면 유의미한 연관규칙을 빠르게 탐색할 수 있다.
특히 연관규칙집합의 길이가 긴 경우 maxlen=3 인자를 조정하여 설정한다.
#--------------------------------------------------------------------------------------
# 01. 정렬
#--------------------------------------------------------------------------------------
# 최대 길이 3인 집합으로 한정
rules <- apriori(Groceries, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.8, minlen=2, maxlen=5))Apriori
Parameter specification:
confidence minval smax arem aval originalSupport maxtime support minlen
0.8 0.1 1 none FALSE TRUE 5 0.001 2
maxlen target ext
5 rules FALSE
Algorithmic control:
filter tree heap memopt load sort verbose
0.1 TRUE TRUE FALSE TRUE 2 TRUE
Absolute minimum support count: 9
set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[169 item(s), 9835 transaction(s)] done [0.00s].
sorting and recoding items ... [157 item(s)] done [0.00s].
creating transaction tree ... done [0.00s].
checking subsets of size 1 2 3 4 5 done [0.01s].
writing ... [398 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object ... done [0.00s]. lhs rhs support confidence lift count
[1] {rice,
sugar} => {whole milk} 0.0012 1 3.9 12
[2] {canned fish,
hygiene articles} => {whole milk} 0.0011 1 3.9 11
[3] {root vegetables,
butter,
rice} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10
[4] {root vegetables,
whipped/sour cream,
flour} => {whole milk} 0.0017 1 3.9 17
[5] {butter,
soft cheese,
domestic eggs} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10
[6] {citrus fruit,
root vegetables,
soft cheese} => {other vegetables} 0.0010 1 5.2 10
[7] {pip fruit,
butter,
hygiene articles} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10
[8] {root vegetables,
whipped/sour cream,
hygiene articles} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10
[9] {pip fruit,
root vegetables,
hygiene articles} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10
[10] {cream cheese ,
domestic eggs,
sugar} => {whole milk} 0.0011 1 3.9 115.2 중복 연관집합 제거
흔히, 연관규칙이 반복된다. 특정 제품이 거의 모든 연관규칙에 포함된 경우 해당 제품을 데이터에서 제거하고 연관규칙을 찾아내는 것도 방법이고, 대안으로 생성된 중복규칙을 제거하는 것도 바람직하다.
5.3 목표 제품 집중 분석
지금까지 연관규칙을 생성하는 방법을 학습했고, 생성된 규칙이 통상적으로 많기 때문에 이를 제거하거나 축약하는 방식을 살펴봤다. 이제 특정 제품에 집중해서 연관규칙을 활용하는 방법을 살펴보자.
- 특정 제품(
whole milk)을 장바구니에 넣기 전에, 고객이 구매할 가능성이 많은 제품은 무엇인가? - 특정 제품(
whole milk)을 장바구니에 넣어 구매했다면, 고객이 추가로 구매할 가능성이 높은 제품은 무엇인가?
위와 같은 질문이 특정 제품을 기준으로 제기되는 상황이 전개된는데, 이를 R 코드로 구현하는 것은 어렵지 않다. 즉, lhs, rhs 인자를 제어하면서 풀 수 있다.
rules_before <-apriori(data=Groceries, parameter=list(supp=0.001,conf = 0.08),
appearance = list(default="lhs",rhs="whole milk"),
control = list(verbose=F))
rules_before <-sort(rules_before , decreasing=TRUE,by="confidence")
inspect(rules_before [1:5]) lhs rhs support confidence lift count
[1] {rice,
sugar} => {whole milk} 0.0012 1 3.9 12
[2] {canned fish,
hygiene articles} => {whole milk} 0.0011 1 3.9 11
[3] {root vegetables,
butter,
rice} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10
[4] {root vegetables,
whipped/sour cream,
flour} => {whole milk} 0.0017 1 3.9 17
[5] {butter,
soft cheese,
domestic eggs} => {whole milk} 0.0010 1 3.9 10supp, conf 인자를 조정하여 연관규칙이 적절히 도출되도록 제어한다.
rules_after <-apriori(data=Groceries, parameter=list(supp=0.001,conf = 0.15,minlen=2),
appearance = list(default="rhs",lhs="whole milk"),
control = list(verbose=F))
rules_after <-sort(rules_after , decreasing=TRUE,by="confidence")
inspect(rules_after [1:5]) lhs rhs support confidence lift count
[1] {whole milk} => {other vegetables} 0.075 0.29 1.5 736
[2] {whole milk} => {rolls/buns} 0.057 0.22 1.2 557
[3] {whole milk} => {yogurt} 0.056 0.22 1.6 551
[4] {whole milk} => {root vegetables} 0.049 0.19 1.8 481
[5] {whole milk} => {tropical fruit} 0.042 0.17 1.6 416 6 시각화
6.1 단어구름
연관규칙을 시각화하는데 네트워크 도표와 더불어 가장 빈발하는 제품을 wordcloud를 통해 살펴보는 것도 시각화의 한 좋은 사례다. worldcloud() 함수에 들어갈 자료형을 먼저 맞추고 나서 시각화한다. 단어와 단어 빈도수로 key-value 형태의 자료형이라 이를 tibble()에 넣어 시각화를 한다. letterCloud()를 통해 시각화도 가능한데 현재 버그가 있어 구현이 되는 경우도 있고 구현이 되지 않는 경우도 있다. 4
#--------------------------------------------------------------------------------------
# 01. 단어 구름
#--------------------------------------------------------------------------------------
library(wordcloud)
library(wordcloud2)
col.pal <- brewer.pal(9, "Blues")
wordcloud_df <- tibble(
product_name = itemLabels(cart),
product_cnt = itemFrequency(cart, type="absolute")
)
wordcloud(words = wordcloud_df$product_name,
freq = wordcloud_df$product_cnt,
min.freq = 1, scale = c(3, 0.2), col = col.pal , random.order = FALSE)
6.2 연관규칙 시각화
6.2.1 인터랙티브 연관규칙 산점도
연관규칙을 시각화하는데 arulesViz 팩키지를 활용한다. 특히, plotly_arules() 함수를 사용하면 유용한 규칙을 뽑아내는 것을 시각적으로 수월하게 진행할 수도 있고, DT 팩키지를 함께 사용하면 시너지를 극대화할 수 있을 듯 싶다.
#--------------------------------------------------------------------------------------
# 02. 연관규칙 시각화
#--------------------------------------------------------------------------------------
library(arulesViz)
# 연관분석 유용한 규칙 -----
plotly_arules(rules, measure = c("support", "confidence"), shading = "lift")6.2.2 인터랙티브 연관규칙 표
plotly를 사용하여 인터랙티브 그래픽으로 품질 좋은 연관규칙을 찾아내는 것도 가능하지만 DT 팩키지의 인터랙티브 표기능을 사용해서도 가능하다.
# 데이터프레임 변환 -----
rules_df <- tibble(
lhs = labels( lhs(rules) ),
rhs = labels( rhs(rules) ))
rules_df <- bind_cols(rules_df, quality(rules)) %>%
arrange(desc(lift))
rules_df %>%
DT::datatable() %>%
DT::formatRound(c("support", "confidence", "lift"), digits=2) %>%
DT::formatRound(c("count"), digits=0)6.2.3 인터랙티브 네트워크 시각화 5
네트워크 시각화를 할 때 노드가 너무 많은 경우 유용한 연관규칙을 발견하기 어려운 경우가 많기 때문에 30개로 추려 시각화 대상을 축소한다. 그리고 나서 네트워크 객체로 변환을 시키고 나서 이를 다시 visNetwork() 함수에 넣기 위해 데이터프레임으로 변환시킨다. 즉,
arules객체 →igraph객체 → 데이터프레임 변환 →visNetwork()시각화
library(visNetwork)
library(igraph)
# rules_30 <- head(sort(rules, by="lift"), 30)
rules_30 <- sort(rules, by="lift") %>%
head(30)
rules_30_ig <- plot(rules_30, method="graph", control=list(type="items") )Available control parameters (with default values):
main = Graph for 30 rules
nodeColors = c("#66CC6680", "#9999CC80")
nodeCol = c("#EE0000FF", "#EE0303FF", "#EE0606FF", "#EE0909FF", "#EE0C0CFF", "#EE0F0FFF", "#EE1212FF", "#EE1515FF", "#EE1818FF", "#EE1B1BFF", "#EE1E1EFF", "#EE2222FF", "#EE2525FF", "#EE2828FF", "#EE2B2BFF", "#EE2E2EFF", "#EE3131FF", "#EE3434FF", "#EE3737FF", "#EE3A3AFF", "#EE3D3DFF", "#EE4040FF", "#EE4444FF", "#EE4747FF", "#EE4A4AFF", "#EE4D4DFF", "#EE5050FF", "#EE5353FF", "#EE5656FF", "#EE5959FF", "#EE5C5CFF", "#EE5F5FFF", "#EE6262FF", "#EE6666FF", "#EE6969FF", "#EE6C6CFF", "#EE6F6FFF", "#EE7272FF", "#EE7575FF", "#EE7878FF", "#EE7B7BFF", "#EE7E7EFF", "#EE8181FF", "#EE8484FF", "#EE8888FF", "#EE8B8BFF", "#EE8E8EFF", "#EE9191FF", "#EE9494FF", "#EE9797FF", "#EE9999FF", "#EE9B9BFF", "#EE9D9DFF", "#EE9F9FFF", "#EEA0A0FF", "#EEA2A2FF", "#EEA4A4FF", "#EEA5A5FF", "#EEA7A7FF", "#EEA9A9FF", "#EEABABFF", "#EEACACFF", "#EEAEAEFF", "#EEB0B0FF", "#EEB1B1FF", "#EEB3B3FF", "#EEB5B5FF", "#EEB7B7FF", "#EEB8B8FF", "#EEBABAFF", "#EEBCBCFF", "#EEBDBDFF", "#EEBFBFFF", "#EEC1C1FF", "#EEC3C3FF", "#EEC4C4FF", "#EEC6C6FF", "#EEC8C8FF", "#EEC9C9FF", "#EECBCBFF", "#EECDCDFF", "#EECFCFFF", "#EED0D0FF", "#EED2D2FF", "#EED4D4FF", "#EED5D5FF", "#EED7D7FF", "#EED9D9FF", "#EEDBDBFF", "#EEDCDCFF", "#EEDEDEFF", "#EEE0E0FF", "#EEE1E1FF", "#EEE3E3FF", "#EEE5E5FF", "#EEE7E7FF", "#EEE8E8FF", "#EEEAEAFF", "#EEECECFF", "#EEEEEEFF")
edgeCol = c("#474747FF", "#494949FF", "#4B4B4BFF", "#4D4D4DFF", "#4F4F4FFF", "#515151FF", "#535353FF", "#555555FF", "#575757FF", "#595959FF", "#5B5B5BFF", "#5E5E5EFF", "#606060FF", "#626262FF", "#646464FF", "#666666FF", "#686868FF", "#6A6A6AFF", "#6C6C6CFF", "#6E6E6EFF", "#707070FF", "#727272FF", "#747474FF", "#767676FF", "#787878FF", "#7A7A7AFF", "#7C7C7CFF", "#7E7E7EFF", "#808080FF", "#828282FF", "#848484FF", "#868686FF", "#888888FF", "#8A8A8AFF", "#8C8C8CFF", "#8D8D8DFF", "#8F8F8FFF", "#919191FF", "#939393FF", "#959595FF", "#979797FF", "#999999FF", "#9A9A9AFF", "#9C9C9CFF", "#9E9E9EFF", "#A0A0A0FF", "#A2A2A2FF", "#A3A3A3FF", "#A5A5A5FF", "#A7A7A7FF", "#A9A9A9FF", "#AAAAAAFF", "#ACACACFF", "#AEAEAEFF", "#AFAFAFFF", "#B1B1B1FF", "#B3B3B3FF", "#B4B4B4FF", "#B6B6B6FF", "#B7B7B7FF", "#B9B9B9FF", "#BBBBBBFF", "#BCBCBCFF", "#BEBEBEFF", "#BFBFBFFF", "#C1C1C1FF", "#C2C2C2FF", "#C3C3C4FF", "#C5C5C5FF", "#C6C6C6FF", "#C8C8C8FF", "#C9C9C9FF", "#CACACAFF", "#CCCCCCFF", "#CDCDCDFF", "#CECECEFF", "#CFCFCFFF", "#D1D1D1FF", "#D2D2D2FF", "#D3D3D3FF", "#D4D4D4FF", "#D5D5D5FF", "#D6D6D6FF", "#D7D7D7FF", "#D8D8D8FF", "#D9D9D9FF", "#DADADAFF", "#DBDBDBFF", "#DCDCDCFF", "#DDDDDDFF", "#DEDEDEFF", "#DEDEDEFF", "#DFDFDFFF", "#E0E0E0FF", "#E0E0E0FF", "#E1E1E1FF", "#E1E1E1FF", "#E2E2E2FF", "#E2E2E2FF", "#E2E2E2FF")
alpha = 0.5
cex = 1
itemLabels = TRUE
labelCol = #000000B3
measureLabels = FALSE
precision = 3
layout = NULL
layoutParams = list()
arrowSize = 0.5
engine = igraph
plot = TRUE
plot_options = list()
max = 100
verbose = FALSE
# rules_30_ig_df <- toVisNetworkData(rules_30_ig, idToLabel = FALSE)
rules_30_ig_df <- get.data.frame(rules_30_ig, what = "both" )
visNetwork(
nodes = data.frame(
id = rules_30_ig_df$vertices$name,
value = rules_30_ig_df$vertices$lift, # lift, confidence, support
title = ifelse(rules_30_ig_df$vertices$label == "",rules_30_ig_df$vertices$name, rules_30_ig_df$vertices$label),
rules_30_ig_df$vertices),
edges = rules_30_ig_df$edges) %>%
visNodes(size = 10) %>%
visLegend() %>%
visEdges(smooth = FALSE) %>%
visOptions(highlightNearest = TRUE, nodesIdSelection = TRUE) %>%
visInteraction(navigationButtons = TRUE) %>%
visEdges(arrows = 'from') %>%
visPhysics(
solver = "barnesHut",
maxVelocity = 35,
forceAtlas2Based = list(gravitationalConstant = -6000))items 기준이 아니라 itemsets기준으로 시각화를 한다.
# rules_30_ig <- plot(rules_30, method="graph", control=list(type="items") )
ig <- plot(rules_30, method="graph", control=list(type="itemsets") )Available control parameters (with default values):
main = Graph for 30 rules
nodeColors = c("#66CC6680", "#9999CC80")
nodeCol = c("#EE0000FF", "#EE0303FF", "#EE0606FF", "#EE0909FF", "#EE0C0CFF", "#EE0F0FFF", "#EE1212FF", "#EE1515FF", "#EE1818FF", "#EE1B1BFF", "#EE1E1EFF", "#EE2222FF", "#EE2525FF", "#EE2828FF", "#EE2B2BFF", "#EE2E2EFF", "#EE3131FF", "#EE3434FF", "#EE3737FF", "#EE3A3AFF", "#EE3D3DFF", "#EE4040FF", "#EE4444FF", "#EE4747FF", "#EE4A4AFF", "#EE4D4DFF", "#EE5050FF", "#EE5353FF", "#EE5656FF", "#EE5959FF", "#EE5C5CFF", "#EE5F5FFF", "#EE6262FF", "#EE6666FF", "#EE6969FF", "#EE6C6CFF", "#EE6F6FFF", "#EE7272FF", "#EE7575FF", "#EE7878FF", "#EE7B7BFF", "#EE7E7EFF", "#EE8181FF", "#EE8484FF", "#EE8888FF", "#EE8B8BFF", "#EE8E8EFF", "#EE9191FF", "#EE9494FF", "#EE9797FF", "#EE9999FF", "#EE9B9BFF", "#EE9D9DFF", "#EE9F9FFF", "#EEA0A0FF", "#EEA2A2FF", "#EEA4A4FF", "#EEA5A5FF", "#EEA7A7FF", "#EEA9A9FF", "#EEABABFF", "#EEACACFF", "#EEAEAEFF", "#EEB0B0FF", "#EEB1B1FF", "#EEB3B3FF", "#EEB5B5FF", "#EEB7B7FF", "#EEB8B8FF", "#EEBABAFF", "#EEBCBCFF", "#EEBDBDFF", "#EEBFBFFF", "#EEC1C1FF", "#EEC3C3FF", "#EEC4C4FF", "#EEC6C6FF", "#EEC8C8FF", "#EEC9C9FF", "#EECBCBFF", "#EECDCDFF", "#EECFCFFF", "#EED0D0FF", "#EED2D2FF", "#EED4D4FF", "#EED5D5FF", "#EED7D7FF", "#EED9D9FF", "#EEDBDBFF", "#EEDCDCFF", "#EEDEDEFF", "#EEE0E0FF", "#EEE1E1FF", "#EEE3E3FF", "#EEE5E5FF", "#EEE7E7FF", "#EEE8E8FF", "#EEEAEAFF", "#EEECECFF", "#EEEEEEFF")
edgeCol = c("#474747FF", "#494949FF", "#4B4B4BFF", "#4D4D4DFF", "#4F4F4FFF", "#515151FF", "#535353FF", "#555555FF", "#575757FF", "#595959FF", "#5B5B5BFF", "#5E5E5EFF", "#606060FF", "#626262FF", "#646464FF", "#666666FF", "#686868FF", "#6A6A6AFF", "#6C6C6CFF", "#6E6E6EFF", "#707070FF", "#727272FF", "#747474FF", "#767676FF", "#787878FF", "#7A7A7AFF", "#7C7C7CFF", "#7E7E7EFF", "#808080FF", "#828282FF", "#848484FF", "#868686FF", "#888888FF", "#8A8A8AFF", "#8C8C8CFF", "#8D8D8DFF", "#8F8F8FFF", "#919191FF", "#939393FF", "#959595FF", "#979797FF", "#999999FF", "#9A9A9AFF", "#9C9C9CFF", "#9E9E9EFF", "#A0A0A0FF", "#A2A2A2FF", "#A3A3A3FF", "#A5A5A5FF", "#A7A7A7FF", "#A9A9A9FF", "#AAAAAAFF", "#ACACACFF", "#AEAEAEFF", "#AFAFAFFF", "#B1B1B1FF", "#B3B3B3FF", "#B4B4B4FF", "#B6B6B6FF", "#B7B7B7FF", "#B9B9B9FF", "#BBBBBBFF", "#BCBCBCFF", "#BEBEBEFF", "#BFBFBFFF", "#C1C1C1FF", "#C2C2C2FF", "#C3C3C4FF", "#C5C5C5FF", "#C6C6C6FF", "#C8C8C8FF", "#C9C9C9FF", "#CACACAFF", "#CCCCCCFF", "#CDCDCDFF", "#CECECEFF", "#CFCFCFFF", "#D1D1D1FF", "#D2D2D2FF", "#D3D3D3FF", "#D4D4D4FF", "#D5D5D5FF", "#D6D6D6FF", "#D7D7D7FF", "#D8D8D8FF", "#D9D9D9FF", "#DADADAFF", "#DBDBDBFF", "#DCDCDCFF", "#DDDDDDFF", "#DEDEDEFF", "#DEDEDEFF", "#DFDFDFFF", "#E0E0E0FF", "#E0E0E0FF", "#E1E1E1FF", "#E1E1E1FF", "#E2E2E2FF", "#E2E2E2FF", "#E2E2E2FF")
alpha = 0.5
cex = 1
itemLabels = TRUE
labelCol = #000000B3
measureLabels = FALSE
precision = 3
layout = NULL
layoutParams = list()
arrowSize = 0.5
engine = igraph
plot = TRUE
plot_options = list()
max = 100
verbose = FALSE
ig_df <- get.data.frame(ig, what = "both" )
visNetwork(
nodes = data.frame(
id = ig_df$vertices$name,
value = ig_df$vertices$lift, # lift, confidence, support
title = ifelse(ig_df$vertices$label == "",ig_df$vertices$name, ig_df$vertices$label),
ig_df$vertices),
edges = ig_df$edges) %>%
visNodes(size = 10) %>%
visLegend() %>%
visEdges(smooth = FALSE) %>%
visOptions(highlightNearest = TRUE, nodesIdSelection = TRUE) %>%
visInteraction(navigationButtons = TRUE) %>%
visEdges(arrows = 'from') %>%
visPhysics(
solver = "barnesHut",
maxVelocity = 35,
forceAtlas2Based = list(gravitationalConstant = -6000))Michael Hahsler, Kurt Hornik, and Thomas Reutterer (2006) Implications of probabilistic data modeling for mining association rules. In M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nuernberger, and W. Gaul, editors, From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering, Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, pages 598–605. Springer-Verlag.↩